js-STARの教科書 XR+対応版 #31 〜7．多変量解析(1)　多変量解析の基本・データ形式・基本的な画面構成

わかりやすいjs-STARのインターフェースを利用して、Rで多変量解析を行うことができます。
データの入力や各種分析パラメーターの設定をjs-STARで行うことで、Rのプログラムを作成することができます。
複数のソフトウエアを同時に利用するので、コンピュータスキルの上級者向きです。

7.1 多変量解析の基本

多変量解析は、多種類のデータ（変数、変量）を要約したり、数値を予測したりする分析手法の総称です。js-STARの多変量解析のプログラムは、全部で６つあります。

・相関係数の計算と検定
・回帰分析
・因子分析 ・クラスタ分析
・SEM（共分散構造分析）
・尺度開発／項目分析（α係数ほか）

7.2 データ形式

js-STARの多変量解析のデータは、参加者を縦1列にとり、その右側にデータを横1行に並べて入力します（1人1行の鉄則）。
各参加者の変数が1行に順に並ぶので、データは長方形になります。これを行列形式と呼びます。

欠損値がある場合は、正しい行列形式ではありません。「データが行列形式ではありません」というエラーになります。
欠損値がある場合には、ユーティリティの欠損値処理を使って、適切に処理しましょう。

7.3 基本的な画面構成

参加者のデータ入力部分が、それぞれ異なります。相関係数の計算と検定、尺度開発／項目分析（α係数ほか）ではテキストエリアレイアウト、回帰分析、因子分析、クラスタ分析、SEM（共分散構造分析）ではセルレイアウトです。

回帰分析、因子分析、クラスタ分析では、js-STARが出力したRプログラムを使って分析を行います。
Rプログラムへのデータ入力方法として、「クリップボード貼り付け」と「画面貼り付け」の2種類があります。
Windows、MacOSのどちらでも「クリップボード貼り付け」が利用できます。こちらの方が処理速度が高速です。
「画面貼り付け」は、手順が少なくすみます。

補足：
手順１のRプログラムはWindowsとMacで違いがあります。
Windows : dtab=read.table("clipboard",h=0)
Mac : dtab=read.table(pipe("pbpaste"))

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